Transcript 영상처리

2004-2005 RnE Project
2008 Image Processing
스케치 기반의
영상검색 시스템
Team Ganzi Storm
2008. 06. 12
0
Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
1
Team Introduction

팀장
 장홍훈 20022748 : 이미지 블록화, 필터링

팀원
 구민석 20032706 : 엣지 추출, 경계선 탐색

김상환 20022668 : Scan Matrix 연산

조무현 20022754 : file 시스템

전성국 20012746 : distance function, hough transform
2
Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
3
Proposed System
영상
검색 시스템
영상 데이터에 대한 관심
 빠르고 효율적인
검색 시스템 필요
디지털 기술의 발달과 인터넷의 대중화
 영상 데이터의 생산과 교환이 자유로워짐
4
Proposed System

Purpose
 사용자의 스케치 질의를 통한 영상 검색 시스템

사용자로부터 스케치 영상을 입력 받아 질의

사용자의 의도를 최대한 반영

기존의 검색 시스템( 문자, 내용 기반)의 단점을 보완
하려고 노력
5
Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
6
Underlying Concepts


Color Histogram – 도형과 사진의 분류
Edge Detection
- Sobel 세로 마스크 , Laplacian of Gaussian






Boundary Tracking
Smoothing Filter
Hough Transform
이미지 블록화
Median Filter -> modified Filter
Scan Matrix


Vertical scan matrix
Horizontal scan matrix
7
Underlying Concepts

Edge Detection
1. Sobel 세로 마스크 – Hough transform
-1
0
1
-2
0
2
-1
0
1
2. Laplacian of Gaussian – 도형 찾기
∂=1
0.01
0.09
0.4
0
-1
0
0.4
0.09
0.01
8
Underlying Concepts


Boundary Tracking
Smoothing Filter
9
Underlying Concepts

Hough Transform
10
Underlying Concepts

이미지 블록화
- 전체 이미지를 16x16의 블록으로 나눔.
- 블록의 레이블 : 블록 내 픽셀의 hue 값의 평균
- 임의로 지정한 9개의 색을 갖게 함
- color 6개 + white + gray + black = 9개

Median Filter -> modified Filter
-
경계선에서 발생하는 노이즈 제거.
11
Underlying Concepts

Scan Matrix
- Block 간의 위치에 대한 관계를 나타내기 위한 일종의
테이블
Image
1
2
1
4
4
2
8
4
Scan Matrix
12
Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
13
System Structure(1)

User Interface
스케치 영역
스케치 옵션
지정
14
System Structure(2)

Class Diagram - CAnalysisImage
CHarrWaveletTransform
CAnalysisImage
이미지에 대한
CHoughTransform
처리 클래스
15
System Structure(2)

Class Diagram - CAnalysisImage
이미지 데이터
CAnalysisImage
처리된 이미지
Hough transform
Color Histogram
Distance function
Boundary tracking
Smoothing filter
Laplacian of Gaussian
이미지 블록화
이미지에 대한
처리 클래스
Edge detection
Haar wavelet transform
………
16
System Structure(2)

Class Diagram - CSearcher
Data
CSearcher
CAnalysisImage
System Structure(2)

Class Diagram - CSearcher
스케치 이미지
CSearcher
질의 결과
CAnalysis 멤버 변수
Database 이미지
Make Query
Search Image
Database
Compare Scan Matrix
Find Nature
Find City
Find Figure
Construct Database
질의에 대한 처리
Database 생성
………
18
System Structure(2)

Class Diagram – Additional Classes
COLORREF data
CColor
컬러 조작 결과
EdgePoint
스케치 이미지
CViewHistogramDlg
히스토그램
19
System Structure(3)

File System

City, Nature files..

파일 이름
Vertical Scan Matrix
Horizontal Scan Matrix


20
System Structure(3)

File System

Figure Files..

파일 이름
Mode (볼록하면 0, 오목하면 1), 꼭지점 수
Vertical Scan Matrix
Horizontal Scan Matrix



21
Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
22
System Flow(1)

Sketch


속도 향상을 위해 메모리 DC 사용
브러쉬를 선택하고 마우스 왼쪽 버튼 클릭 시,
그리기 옵션 적
용
마우스 움직일
때
메모리 DC에 그
림
마우스 버튼 들
때
히스토그램 업데
이트
23
System Flow(1)

Sketch

매직툴을 선택하고 마우스 왼쪽 버튼 클릭 시,
현재 마우스 포
인트의 화소 획
득
컬러 다이얼로
그를 통해
새로운 색 선택
모든 동일한 화소
값을
새로운 화소깂으
로
변경
24
System Flow(1)

Sketch

스포이트 툴을 선택하고 마우스 왼쪽 버튼 클릭 시,
현재 마우스 포
인트의 화소 획
득
그리기 옵션의
컬러값을 현재
선택된 화소값
으로 변경
25
System Flow(2)

Histogram 다이얼로그
스케치 이미지
의 화소값 획득
Intensity 값
계산
Histogram
다이얼로그로 전
송
26
System Flow(3)

Make Database(1)

Assumption
 도형의 이미지는 3개 이하의 색을 갖는다.
 도시, 자연의 이미지는 다양한 색을 갖는다.
 컬러 히스토그램 분포를 통해 구분 가능
데이터베이스
이미지 획득
컬러 히스토그
램
도출 및 분류
도형 이미지인지
도시, 자연 이미지
인지 구분
27
System Flow(3)

Make Database(2) – 도형 이미지

Problem : 오각형과 별의 구분은?
중심점으로부터 가장 먼 경계값과 가장 가까운
경계값의 차이가 일정 임계값 이하일 때 오목한 도형,
아니면 볼록한 도형으로 가정.
엣지 추출 및
바운더리 트래
킹
중심정 계산
Distance
function을 통해
꼭지점 개수 계산
Scan matrix
생성
28
System Flow(3)

Make Database(3) – 도시, 자연 이미지

Assumption
 도시는 임계값 이상의 수직성분을 갖는다
 Hough transform을 통해 수직성분 찾음
 355 ~ 360(0) ~ 5 도 사이의 수직성분을 추출
Hough
transform을 통
한 도시, 자연 분
류
이미지 블럭화
및 필터링
Scan matrix 생성
29
System Flow(4)

도형 찾기



꼭지점의 수 비교
Mode (볼록한 도형인지 오목한 도형인지) 비교
Scan Matrix 비교
스케치 이미지
쿼리문 작성
꼭지점 수, Mode
비교
Scan Matrix 비교
30
System Flow(4)

도시, 자연 찾기

Scan Matrix 비교
스케치 이미지
쿼리문 작성
도시, 자연 구분
Scan Matrix 비교
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Outline
1.
Team Introduction
2.
Proposed System
3.
Underlying concepts
4.
System Structure
5.
System Flow
6.
Demonstration
7.
Q and A
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2004-2005 RnE Project
Thank You.
End of Presentation
33